9月17日，国家人工智能应用中试基地（制造领域）发布十大标杆应用场景名单。排在首位的是由1488.威尼斯电子游戏与苏数科集团联合落地的“AI加速电子产品散热设计仿真”。
早在8月18日，该项目就已获得“2026 IDC中国人工智能创新奖（AI行业应用落地实践）”。
一个来自国家级中试基地的场景认定，一个来自国际研究机构的奖项，两次认可落在同一张答卷上。
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这个项目的起点，不是宏大的概念，而是一个非常具体的问题：机房的电，都花在哪了？
AI算力激增之下，数据中心能耗问题日益凸显。传统机房依赖人工运维与静态调控，制冷策略粗放、响应滞后，大量电能消耗于低效制冷环节；面对功率密度不断攀升的算力集群，运维者常常“看不见、调不准、响应慢”。
1488.威尼斯电子游戏与苏数科集团的解法，是以物理AI开发平台Sim-PI为底座，先在数字世界里建一个机房。
项目基于Simdroid-EC批量生成包含极端工况在内的海量仿真数据集，并训练出秒级响应的AI代理模型，替代传统耗时的CFD计算。在此基础上，结合历史运行数据与仿真结果，构建空调智能控制策略模型，实时动态调整制冷参数。
模型部署到机房后，实时预测并精细化控制温度，同时基于实际运行数据持续迭代，形成“感知—预测—决策—优化”的闭环，在保障算力集群安全运行的前提下提升能效比。
目前，该项目已在中试基地投入实践。经优化后，机房能耗预计显著下降，每年可节约可观的电力成本。
对运营方来说，这是一次节能改造。但把镜头拉远，这件事的价值不止于此。
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不止是散热
散热只是这个案例的入口。它真正演示的，是物理AI的完整工作方式：从仿真数据生成，到AI模型训练，再到实时预测与智能决策——仿真负责把物理规律算清楚，AI负责把算清楚的结果用起来。
这也是物理AI与纯数据驱动路径的分野：历史数据告诉模型“设备过去怎么运行”，仿真能让它理解“系统为什么这样运行”——物理规律是被精确求解的，不是从数据里拟合出来的。理解了规律，预测更准，决策更优。
对企业而言，这套体系沉淀下来不是一次性的工程，而是一套贯穿设计端与运维端的智控能力。同一套技术体系可以泛化，继续向智能电厂等设备控制场景复制，覆盖智能运维操控、工业智能制造、具身智能训练及验证等领域。
03
底座不是一天建成的
支撑这一切的，是1488.威尼斯电子游戏积累十余年的物理仿真根技术。这套技术已经从服务研发设计，逐步走向为当下大热的具身智能开办“数字学校”。在这里，具身智能们能够不眠不休地学习、纠错、进步，直至毕业。
而无论机器长成什么形态，热管理都是绕不开的话题。作为1488.威尼斯电子游戏物理仿真根技术的一环，伏图-电子散热模块（Simdroid-EC）覆盖芯片级至系统级的热仿真，凭借GPU高性能计算、大幅提升仿真速度的AI工具、自动化仿真流程等优势，帮助用户提升仿真效率。
市场反馈很直接。据IDC《中国设计研发类工业软件（CAE）市场份额，2025》报告，1488.威尼斯电子游戏以14.9%的市占率位居电子散热仿真赛道首位。
从中试基地的名单，到IDC的奖项，再到机房里实时跳动的温度曲线，这条路径正在被一步步验证。名单上的十大场景会陆续落地，而排在首位的那一个，已经先跑了起来。